Little Known Facts About Cuộc sống công nghệ AI.

Little Known Facts About Cuộc sống công nghệ AI.

Blog Article

Bằng việc cung cấp địa chỉ e mail, bạn đồng ý với các Điều khoản dịch vụ và Chính sách quyền riêng tư của ITviec liên quan đến thông tin riêng tư của bạn.

Một số ví dụ bao gồm nền tảng Silver Nano để sử dụng các hạt nano bạc làm chất kháng khuẩn, kem chống nắng trong suốt dựa trên hạt nano, tăng cường sợi carbon bằng cách sử dụng hạt nano silica và ống nano carbon cho vải dệt chống ố.[26][27]

Một ứng dụng AI nổi bật trong nông nghiệp là Hệ thống theo dõi sức khoẻ của đất và cây trồng. Một ứng dụng tên Plantix của công ty khởi nghiệp công nghệ PEAT có thể xác định sự thiếu hụt chất dinh dưỡng trong đất bao gồm sâu bệnh hại cây trồng, nhờ đó nông dân cũng có thể đưa ra những phương án sử dụng phân bón giúp cải thiện chất lượng thu hoạch.

David Rumelhart và John Hopfield đã xuất bản các bài báo về kỹ thuật học sâu, cho thấy máy tính có thể học hỏi từ kinh nghiệm. 

Tiếng Việt là một trong những ngôn ngữ đầu tiên ngoài tiếng Anh được hỗ trợ trên bộ tính năng Apple Intelligence từ 2025.

Tuy nhiên, chúng ta vẫn có thể phân loại các phương pháp hóa học thành hai loại: hình thành vật liệu nano từ pha lỏng (phương pháp kết tủa, sol-gel,...) và từ pha khí (nhiệt phân,...). Phương pháp này có thể tạo các hạt nano, dây nano, ống nano, màng nano, bột nano,...

Khi AI sao chép được bộ não người sẽ mở ra cánh cửa giúp chữa trị các tổn thương não, bệnh tật... đồng thời khiến trí tuệ nhân tạo có tác động lớn hơn tới xã hội, có thể vượt qua những gì mà loài người đang đạt được.

Các lĩnh vực vật lý như điện tử nano, cơ học nano, quang âm nano và nanoionics đã phát triển trong vài thập kỷ qua để cung cấp nền tảng khoa học cơ bản của công nghệ nano.

Tóm lại, năm 2024 chứng kiến sự phát triển mạnh mẽ của AI trong nhiều lĩnh vực, từ sản phẩm tiêu dùng đến chăm sóc sức khỏe và thậm chí ảnh hưởng đến bầu cử Tổng thống Mỹ.

Khung ML do các kỹ sư phối hợp với các nhà khoa học dữ liệu tạo ra để đáp ứng các yêu cầu của các trường hợp sử dụng kinh doanh cụ thể. Sau đó, các nhà phát triển có thể sử dụng các chức năng và lớp dựng sẵn để xây dựng và đào tạo các mô hình một cách dễ dàng.

Cấu trúc này xác định năng lực của một mô hình, bao gồm các lớp, nơ-ron và các chức năng kích hoạt.

Theo dõi hiệu suất ứng dụng (APM) là quá trình sử dụng các công cụ phần mềm và dữ liệu đo từ xa để theo dõi Helloệu suất của các ứng dụng quan trọng với doanh nghiệp. Các công cụ APM dựa trên AI sử dụng dữ cũ để dự đoán các vấn đề trước khi chúng xảy ra.

Không lâu sau đó, một phiên bản nâng cấp hơn của AlphaGo có tên là AlphaGo Zero đã đánh bại người tiền nhiệm của mình trong trận đối đầu giữa AI với AI.

Về mảng chuỗi cung ứng, Blue Yonder tận dụng các công Cuộc sống công nghệ AI nghệ AI để tăng khả năng hiển thị di chuyển hàng tồn kho và cho phép các nhà sản xuất dự đoán khả năng gián đoạn giao hàng.

Report this page